多特征融合与卡尔曼预测的车辆跟踪算法

来源：电子测量技术杂志2023年第7期北京时间：

作者：陈瑞东，秦会斌

单位：杭州电子科技大学新型电子器件与应用研究所 杭州 310018

摘要：为了解决道路中背景光照变化和部分遮挡条件下单特征跟踪失败的问题，提出了一种基于多特征融合与卡尔曼预测的车辆跟踪算法。多特征融合包括：跟踪车辆的颜色、边缘、纹理，使用颜色直方图描述颜色分布情况，使用具有旋转不变性的局部二值模式(LBP)描述纹理分布特征，使用改进的Canny算子计算边缘分布信息，建立特征融合函数，利用平均峰值相关能量构造本次跟踪的最佳特征描述。在车辆跟踪过程中相邻两帧之间的特征匹配大于设定阈值时，判定有遮挡，跟踪中断，使用卡尔曼滤波预测当前位置，最后通过不同的实验证明了算法的有效性。

关键词：多特征融合;Canny算子;LBP纹理;Kalman滤波;目标跟踪